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龍圖騰網恭喜中國計量大學申請的專利一種融合預訓練大語言模型的工業設備剩余壽命預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119272641B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411813374.5，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種融合預訓練大語言模型的工業設備剩余壽命預測方法是由徐建宇;章東平;馬道濱;卜玉真;楊力設計研發完成，并于2024-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合預訓練大語言模型的工業設備剩余壽命預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合預訓練大語言模型的工業設備剩余壽命預測方法，屬于深度學習、大語言模型、時序數據特征提取等技術領域，針對工業設備時序數據的復雜性和高維特征，首先通過時序數據預處理模塊對原始數據進行處理，得到獨立分段的退化數據，再利用輸入嵌入模塊的標記編碼、位置編碼和時間編碼實現對退化數據的編碼，然后通過預訓練大語言模型參數微調模塊實現預訓練的大型語言模型與時間序列的特征對齊，并將預訓練權重傳遞給預訓練大模型附加網絡編碼模塊，減少需要調整的參數數量，同時提高模型的泛化能力和準確率，最后通過輸出層得到工業設備剩余壽命的預測結果。

本發明授權一種融合預訓練大語言模型的工業設備剩余壽命預測方法在權利要求書中公布了：1.一種融合預訓練大語言模型的工業設備剩余壽命預測方法，其特征在于包括如下步驟：步驟一：采集工業設備的時序數據并依次進行預處理和輸入嵌入；將時序數據預處理成分段退化序列數據，再經輸入嵌入，將退化分段序列數據與預訓練大語言模型特征空間進行對齊；步驟二：嵌入后數據輸入預訓練大語言模型，模型包含一組編碼器塊，凍結編碼器塊中的多頭注意力層和前饋全連接層大部分原始參數，僅對少量可訓練的低秩矩陣進行微調，在多頭注意力層之后，數據經過層歸一化和前饋全連接層，微調所述層歸一化中的仿射變換參數，最終預測出時序數據；步驟三：將預訓練大語言模型的參數輸入至附加網絡，附加網絡包含一組并行且獨立的附加網絡塊，每個附加網絡塊平行于預訓練大語言模型中的編碼器塊進行工作，生成設備的剩余預測壽命；通過附加上下投影層的方式，以最大化利用預訓練的大語言模型對時序特征的表達能力；在每個附加網絡塊中，包含一個下投影層和一個上投影層，下投影層包括映射層、批歸一化層和非線性ReLU層，將輸入特征投影到低維空間；然后，上投影層將降維后的特征重新投影回原始維度；附加網絡共享與大語言模型相同的輸入，即接收預訓練權重信息，特征在進入附加網絡塊之后，先通過下投影層處理，接著通過上投影層恢復至原維度然后，再輸出到下一附加網絡塊或編碼器塊，形成逐層累加的特征。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國計量大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區學源街258號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。